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由于单一传感器在石油罐区安全监控中容易受到外界因素影响从而产生误差,为提高传感器检测结果的可靠性和罐区安全监控预警的准确性,基于多源数据融合技术,建立罐区安全状态预警模型。首先,介绍了多源数据融合技术的3个层级:数据级融合,特征级融合和决策级融合,以及目前各领域常见的数据融合方法;其次,建立了基于最优加权融合算法的一级融合模型和基于BP神经网络算法的二级融合模型;最后,得到石油罐区安全监控数据融合模型,并为进一步的实践应用打下了理论基础。 相似文献
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为更加准确地评价紧邻基坑高层建筑物的安全状况,综合考虑了建筑物稳定性、基坑与建筑之间土体扰动程度和建筑物地基抗扰动能力三方面因素,采用相关系数法选取14个评价指标,构建建筑物安全评价模型。并通过变异系数法和AHP确定各评价指标融合权重,最后采用理想点法对某紧邻基坑的高层建筑物进行安全评价。结果表明,该模型可以有效判断邻近深基坑高层建筑物的安全等级,其评判结果与工程实际相符 相似文献
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作为中国领先的智慧城市整体解决方案提供商和建设运营商,成立于1992年的银江股份有限公司(以下简称:银江股份)凭借二十余载的行业积累,通过智能识别、数据融合、移动计算、云计算等大数据技术的应用,致力于为智慧交通、智慧医疗、智慧建筑、智慧环境等行业用户提供先进的智慧城市整体解决方案及运营模式。 相似文献
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马来眼子菜群丛对太湖不同湖区沉积物磷形态的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用磷分级提取的方法对太湖贡湖湾、南部湖区马来眼子菜(Potamogeton malaianus)群落内外的沉积物样品进行了采集和分析,调查了沉积物中的不同形态磷的垂直分布状况,研究马来眼子菜群落对沉积物磷迁移转化的影响.结果表明:植物群丛对沉积物铁铝磷(Fe/Al-P)的影响在贡湖湾和南太湖表现不同.贡湖湾马来眼子菜群丛内部沉积物Fe/Al-P高于群落外部的27.6%,差异性显著(P<0.05);南太湖马来眼子菜群丛内部沉积物中Fe/Al-P均值低于群丛外部的47.4%,差异性显著(P<0.05).植物群丛对沉积物有机磷(OP)的影响在贡湖湾和南太湖表现相似,两湖区植物群丛外部沉积物中OP含量均值高于群落内部.马来眼子菜群丛对贡湖湾和南太湖沉积物中Ca-P有较明显的影响,植物的影响主要体现在表层0~15cm范围内,贡湖湾湖区沉积物Fe/Al-P和OP含量较高,在植物的影响下转化为Ca-P,因此Ca-P在表层沉积物中呈上升趋势;南太湖沉积物中Ca-P含量较高,在植物影响下Ca-P有一定量的释放,因此Ca-P在表层沉积物中呈下降趋势. 相似文献
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